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Enregistrement W2043406680 · doi:10.1139/y03-002

Renal responses to chronic cold exposure

2003· article· en· W2043406680 sur OpenAlexvenueno aff
Zhongjie Sun, Zhonge Zhang, Robert Cade

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElectrolyte and hormonal disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Heart Association
Mots-clésEndocrinologyInternal medicineAntidiureticUrine osmolalityChemistryUrineKidneyReceptorDehydrationHormoneMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to assess our hypothesis that the release of antidiuretic hormone (ADH), the renal concentrating response to ADH, or both is decreased by prolonged cold exposure. Six groups (n = 6/group) of rats were used. Three groups were exposed to cold (5 degrees C), whilethe remaining three groups were kept at room temperature (25 degrees C). It was found that urine osmolality decreased significantly and serum osmolality increased significantly during cold exposure. The ratio of water/food intake was not affected by prolonged cold exposure. However, prolonged cold exposure increased the ratio of urine output/food intake in the cold-exposed rats, indicating that more urine flow is required by the cold-exposed rats to excrete the osmotic substance at a given food intake. The difference between water intake and urine output decreased significantly in the cold-exposed rats. Thus, prolonged cold exposure increases water loss from excretion. Renal concentrating responses to 24-h dehydration and Pitressin were decreased significantly in the cold-exposed rats. Plasma ADH levels remained unchanged, but renal ADH receptor (V2 receptor) mRNA was decreased significantly in the cold-exposed rats. The results strongly support the conclusion that cold exposure increases excretive water loss, and this may be due to suppression of renal V2 receptors rather than inhibition of ADH release.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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